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J-GLOBAL ID：201702219997097162   整理番号：17A1919397

スマートフォン加速度計に基づくステップ検出のためのサンプリング周波数【Powered by NICT】

Sampling Frequency for Step Detection Based on Smartphone Accelerometry

著者 (4件)： Herrera Edith Pulido ,  Trujillo Yeni ,  Alvarez Roberth ,  Sierra Daniel
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPAN-FCST-ISCC  ページ： 409-413  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常活動中の人モニタリングは,科学界の間で大きな関心,マイクロエレクトロニクス,ウェアラブルデバイス,ユビキタスコンピューティング,または人工知能における大きな進歩の話題となっている。これらの進歩の中で,スマートフォンは,人々を監視し,それらの搭載センサとその増加計算能力のおかげでに重要な技術として出現している。最もアクセス可能なスマートフォンは加速度計を装備している,それは人間の移動性に基づく様相を明らかにする道を開いた。例えば,線形加速度は,人間の歩行サイクル歩行を解析することを可能にする時のパターンを示した。スマートフォンとこれらのパターンを同定することが可能であるにもかかわらず,いくつかの制限を考慮し,例えば,人体におけるデバイス位置や電池消費されなければならない。本論文では,著者らは段階検出を考慮した時間領域アルゴリズムの性能を比較した。(1)サンプリング周波数のデータを変化する(2)ユーザがデバイスの位置の違いは,歩行(即ち,手,ポケットと腰部)(3)歩行中の異なるペースは(すなわち,低,正常および迅速)。比較アルゴリズムは素子の傾斜角(VAIA)を用いた垂直加速度(VA),大きさ,エネルギーと垂直加速度を含んでいる。著者らの結果は,エネルギーとVAIAに基づくアルゴリズムの性能における装置位置のかなりの影響とユーザのペースを示さなかった。これに反して,低い性能はVAアルゴリズムによって示された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 歩行 ,  傾斜角 ,  アルゴリズム ,  電池 ,  *加速度計 ,  センサ ,  マイクロエレクトロニクス ,  ユビキタスコンピューティング ,  人工知能 ,  *加速度 ,  *スマートフォン
準シソーラス用語： 歩行周期 ,  直線加速度 ,  ウェアラブルデバイス ,  *サンプリング周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 入出力装置  (JC04050U)

タイトルに関連する用語 (3件)： スマートフォン ,  加速度計 ,  サンプリング周波数